团队性别多样性和团队绩效关系研究

摘要：通过研究团队内部的网络结构特征来分析团队性别多样性和团队绩效关系的调节效应，通过分析发现团队网络密度和团队网络中心势对性别多样性和团队绩效关系有正向调节作用。

关键词：性别多样性；网络密度；网络中心势；绩效

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.03.20

中图分类号：C936；F243 文献标识码：A文章编号：1001-8409（2015）03-0093-04

引言

团队作为企业的一个基本单元，对于企业的发展有着重要的影响，在经营环境快速变化的今天，团队的出现可以使企业能够从容面对这些变化。根据信息过程理论，团队的多样性对于团队绩效有着正向的影响[1]，但是也有研究认为它们之间是负向关系，这些研究结论的不一致也导致团队多样性的研究被更多的学者所关注并进行深入的研究。

性别的多样性研究在多样性研究领域很早就开始受到关注。随着女性越来越多地进入领导阶层，在团队中存在不同性别的成员，ASA理论认为相同属性的成员会相互结合形成小的群体，这样就在团队内部存在不同的小群体，当团队做出决策时就不会轻易否定不同意见。Hoffman的研究发现性别多样性和团队能够提出的解决问题的观点是正向相关的，这可能是由于女性成员更能容忍不同的观点。在性别多样化的团队中由于成员存在性别上的差异，那么他们在获取信息和对信息的解读就会有所不同，这样就会对团队的产出产生积极的影响[2]。Julizaerma以马来西亚上市公司为研究对象，分析了公司董事会中性别多样性和绩效的关系，通过研究发现性别的多样性和企业的绩效存在正向的关系[3]。但是也有研究发现团队的性别多样性会降低团队成员之间的工作关系水平。Getinet的研究发现，公司的性别多样性高并不意味着必然会有高的绩效[4]。由此可以看出，团队成员性别多样性对团队绩效有影响，但是还没有一致的结论。

团队绩效。绩效是组织行为与人力资源管理研究中研究最为广泛的变量[5]，团队绩效是指团队成员为了达到团队目标而采取的各种行为及其结果。Beal的研究中将团队绩效分为行为绩效和产出绩效，行为绩效侧重于表示团队相关目标的达成[6]。由于对于不同的团队来说，绩效的测量有不同的标准，因此为了避免这些不同，根据以上分析并结合本文研究内容，本文将团队绩效定义为团队达成预定目标的程度。

团队网络分析。大多数的团队研究关注于团队成员的个人特质对企业绩效的影响，很少关注团队成员之间的相互联系以及他们之间互动形成的网络特征对团队绩效的影响。团队成员之间相互沟通网络可以使团队收集到大量的信息，而信息的交流可以为团队带来更多的解决问题的手段。Galbraith认为要降低组织的不确定性风险和提高组织的绩效，成员对信息的获取和使用是非常重要的[7]。

通过社会网络分析方法可以深入了解团队成员网络结构特征，进而采取有效措施促进团队成员之间的相互联合以及知识的共享。例如在企业的高管团队中，他们之间如果通过有效的社会网络连接起来，就可以进行高效的沟通，有利于企业的绩效。有很多国内学者对团队网络进行研究，例如曹红军研究了高管团队成员管理协作和社会网络对团队绩效的关系[8]。

1模型提出

社会网络分析最初主要是应用于社会心理学的研究方法，主要是用来度量在一个群体中人和人之间的关系。人和人之间的关系是很难被观察的，而社会网络为此提供了一条途径，通过社会网络可以很好地研究团队人员关系结构。通过社会网络理论和关系理论（Relation Theory），可以解释这些不同的网络链接形态对团队产出的影响。例如，国内的学者王端旭对团队内部网络和企业创造力的关系进行了研究，证实了网络结构特征对团队创造力存在一定影响[9]。

在团队中不同性别成员的存在如何影响团队绩效，受到很多学者的关注，Kanter的研究认为团队成员的同质化可以增进成员之间的信任，而且根据组织人口学理论，认为团队中性别的多样性可能会导致成员之间沟通出现阻碍，也就是同性成员之间可以顺利沟通，但是异性的成员之间会出现不畅[10]。

团队中如果男性成员太多则团队会表现出更多的好斗性和竞争性[11]，因为男性成员更多是表现出了任务导向的行为，而女性成员更多是表现出社会情绪导向的行为[12]，由于不同性别的关系，使得异性之间的沟通和同性之间的沟通表现出差异。根据本文在前面提到的社会网络理论，成员之间好的沟通和信任可以通过网络结构特征反映出来，也就是网络密度和网络中心势高，因为高的网络密度和网络中心势可以说明团队成员之间信息流动的畅通和成员之间高的凝聚力。在这种情景下，可以避免冲突的产生，而且可以促进不同类型员工之间信息的沟通，有利于团队绩效的提高。

综上所述，本文提出如下的调节效应模型：图1研究模型

2研究假设

在团队中，不同类型的人可以为团队带来新型的观念和想法，同样女性成员的加入可以为团队带来一些好的想法。还有的学者通过研究认为团队中的妇女、少数种族或者是外国人可以为团队复杂问题的解决提供有意义的建议，这些将有助于问题朝着正确的方向来解决[13，14]。Claude的研究指出，在复杂的环境中，团队成员性别的多样性会对团队的绩效产生正向的影响[15]。国内学者张燕的研究也认为在中国文化情境下，团队性别多样性和团队的绩效存在正向的影响[16]。由此本文提出如下假设：

H1：团队的性别多样性会对团队绩效产生正向的影响。

组织行为学理论认为，有两类因素影响着组织的绩效：组织成员和组织结构体系，这两大类组织基本要素及其相互关系，它们的不同配置和构造（Configuration）及其共生作用方式（Coactivation）对组织战略选择、组织行为和组织绩效具有重要的影响。凝聚力和团队沟通说明了团队成员之间的互动行为和团队成员对团队的依赖，这种互动行为越多，依赖感越强烈，团队成员就会为团队的目标进行努力工作，同时成员之间的互动交流有利于团队信息的传递。这些都将会对团队的绩效产生促进作用。

团队是由不同类型的成员构成的，这些成员之间的差异会给团队产出带来正向或者负向的影响，究其原因，一个较为合理的解释是团队成员之间信息交流网络的差异可能会造成这种结果的差异，也就是如果团队信息交流网络的结构紧密（密度大），那么成员之间就会有更紧密的联系，虽然此时团队成员构成体现出差异（多样性比较高）团队也会有好的绩效。这就是团队网络特征对团队多样性和团队产出关系的调节作用。就如在性别多样性的团队中，即使若干个团队的性别多样性类似，但是仍然表现出很大的绩效差异，对此的解释思路之一就是：团队成员之间信息交流网络的特征差异造成了团队成员之间的信息沟通的不同，进而影响了团队的产出。在团队中不同性别的成员之间会有不同的偏好，他们由于性别的不同可能会对某些问题的看法存在不同的观点，这些就可能产生一些冲突，但是如果团队成员之间有更好的沟通或者是更高的凝聚力，就可以通过沟通来相互交流信息，有助于不同观点之间的沟通，这样不仅可以降低团队冲突产生的风险，而且可以扩大团队信息来源渠道，为团队绩效提升提供支持。

据此本文提出以下的假设：

H2：团队网络密度对团队性别多样性和团队绩效的关系有正向的调节影响，网络密度高的团队性别多样性对绩效的影响要强于网络密度低的团队。

H3：团队网络中心势对团队性别多样性和团队绩效的关系有正向的调节影响，即网络中心势高的团队性别多样性对团队绩效的影响要强于网络中心势低的团队。

3数据描述与回归分析

根据研究需要，本文在问卷发放中主要是分成三个区域：中、东、西部，随机选择了西安、太原和南京的企业。调研团队类型分为四个：营销、研发、生产、管理和其他。问卷主要采取了当场填写方式，同时还通过企业自行组织填写和电子邮件填写等辅助方式。调研共发放问卷543份，共回收问卷457份（回收率841%）。

关于团队性别多样性指标的计算，本文主要通过Blaus指数，该指数适合度量类别变量，如职业背景、教育背景、年龄、性别等。

控制变量：本文选取的控制变量包括团队类型、团队规模、企业工作年限。Bantel在其1989的文章中指出团队的大小很有可能会和团队的异质性有一定的关系。所以本文将团队的规模作为控制变量之一。同时，团队成员在公司工作时间的长短也会使员工对企业的认识有所不同进而会影响到其在团队中的心理行为。因此本文将团队成员在企业工作的时间作为研究控制变量。据此，本文选取这三个变量作为控制变量。

团队类型分为：（1）营销；（2）研发；（3）生产；（4）管理；（5）其他。团队规模根据不同团队发放样本量进行统计。团队工作年限由被调查者根据自身情况填写。

变量测量：性别多样性的测量是根据二分变量来测量的，也就是1代表男性，0代表女性。本文的多样性计算采用Blaus指数

H=1-∑ni=1P2i

Pi表示在总体中各个类别所占的比例。

团队绩效的测量主要是考虑团队行为绩效，也就是团队目标达到的程度以及这些行为带来的结果[7]，绩效的测量主要有以下三个题项：（1）这个团队非常胜任各项任务，（2）这个团队很有效地完成各项工作，（3）这个团队工作做得很好。每个项目的回答采用Likert五级尺度来量度，从“1完全不同意到5完全同意”记分。本研究中，所使用的测量题项大多数是已经在国内广泛使用的量表形成本文的调研问卷。团队绩效的效度分析：Cronbachs α为0870，团队绩效KMO值0735，解释度79611%。

团队成员联系网络测量：团队成员信息联系网络的中心势和网络密度，主要是通过问卷中关于网络连接关系来进行测量。测量方法主要是通过利用UCINET60软件，对每个团队绘制网络图，同时计算每一个团队所对应的网络中心势、网络密度。

使用社会网络分析来测量团队的关系网络包括以下几个步骤：

（1）确定分析单位和网络边界；（2）问卷设计和信度分析；（3）效度分析，通过问题的重复设置来提高问卷的效度；对于所调研的团队，如果团队中的成员不足（小于80%）则认为数据不能用[17]；（4）通过数据输入到软件UCINET，然后通过软件运算得到团队网络的各个指标值。相关性分析

表1变量相关性分析

变量MeanStd.D123451.性别多样性0.276590.1988712.团队绩效3835900.371630.276*13.团队网络密度0.497050.102220.097**0.440**0.476**14.团队网络中心度0.421750.083950.303*0.531**0.541**0.375**1注：**代表在001水平上显著相关，*代表在005水平上显著相关

Pearson相关系数用r来表示，取值范围是[-1，1]。从以上的分析可以看出，研究变量之间具有一定的相关性，可以进行下一步的分析。

性别多样性和绩效的关系分析见表2。

表2性别多样性和绩效关系分析模型

类型变量绩效模型1模型2ββ控制变量团队类型0.1970.140团队规模0.0650.060成员企业任期0.2950.179自变量性别多样性0.270*F值46414708*R20.1660.191调整R20.1270.139注：***代表0001水平显著，**代表001水平显著，*代表005水平显著，+代表010水平显著，均为双尾检验值，表中的β是标准化回归系数

从以上分析可以看出，团队成员性别多样性和团队的绩效有正向的关系，也就是团队中男女成员配置越均衡（多样性水平越高）则团队的绩效越高。在团队中不同性别的成员在一起工作，可以激发他们工作动能，从而创造出更高的团队绩效。假设1得到验证。

团队性别多样性和团队绩效之间的调节效应的检验主要通过以下几个模型来进行分析（见表3）。

模型1检验控制变量和团队绩效的关系，从表中模型1可以看出，控制变量对团队绩效的影响不显著；模型2检验网络密度和性别多样性对团队绩效的影响；模型4检验网络中心势和性别多样性对团队绩效的影响。模型3表示网络密度和性别多样性的交叉项进入方程后的显著性变化；模型5显示了网络中心势和性别多样性的交叉项进入回归方程后的显著性变化。表3多样性团队和绩效关系的调节效应检验

类型变量模型1

β模型2

β模型3

β模型4

β模型5

β控制变量团队类型0.2660.2320.2130.1050.080团队规模0.0630.0910.0890.0500.055成员企业任期0.2430.1500.1690.0410.049自变量性别多样性0.123*0.137-0012*0.023调节变量网络密度M10.400***0.493**网络中心势M20.818***0.946***交互项性别多样性×M10.293*性别多样性×M20.267*F值4270**6092***6325***36055**37470***R20.1860.3610.3670.7690.781调整R20.1430.3010.3050.7480.756注：***代表0001水平显著，**代表001水平显著，*代表005水平显著，+代表010水平显著，均为双尾检验值，表中的β是标准化回归系数

从表3可以看出，网络密度和网络中心势在加入调节变量后新的回归方程中性别多样性的显著性均降低变得不显著，同时交叉项的显著性提升，说明团队沟通、网络密度和网络中心势的调节效应假设得到了支持。假设2和假设3得到支持。

4研究结果讨论

本文不仅研究了团队多样性和团队绩效的关系，还对它们之间可能存在的调节效应进行了分析。在研究中，结合已有的调节效应研究主要考虑团队网络密度、团队网络中心势对团队性别多样性的调节效应。从以上分析可以看出性别多样性和绩效之间存在有正向的关系，也就是团队性别多样性高（也就是性别比例平衡）团队的绩效就会提高。

对于调节效应的分析主要通过表3进行，其中模型1是检验控制变量和团队绩效的关系，模型2、模型4用来检验调节变量和团队绩效的关系。从表中可以看出，团队网络密度（p

通过分析可以看出团队网络密度和网络中心势都对团队性别多样性和团队绩效的关系起到了调节作用。网络密度高的多样性团队，成员之间的信息交流多，进而对团队绩效有正向促进，反之密度低说明团队成员之间相互结合很松散，没有很好的交流，那么就会对团队绩效产生不利影响。所以团队的网络密度成了正向的调节。网络中心势高的团队表明团队成员之间联系较为紧密，这样有利于团队信息的流动，所以在网络中心势高的团队，团队性别多样性对团队绩效的影响要更强于网络中心势低的团队。图2团队网络密度对团队性别多样性和

团队绩效关系的调节作用图3团队网络中心势对团队性别多样性和本文分析了团队网络结构特征对团队性别多样性和团队绩效关系的调节作用，但却是仅仅选用了团队网络密度和网络中心势这两个特征指标，还有其他的关键指标可以作为研究对象，进行深入研究。本研究中在数据调研方面还存在一些客观的局限性，调研区域的局限性会限制其结论的广泛性和普适性。这些都是在未来研究中所要考虑进一步拓展的内容。

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